เรียนรู้ Python สำหรับ Data Science: แหล่งเรียนรู้ ไลบรารี และขั้นตอนพื้นฐาน

ความรู้ Python ทำให้คุณเป็น candidate ที่มีค่า สำหรับหลากหลายตำแหน่ง data science jobs หากคุณวางแผนเรียน Python สำหรับ data science บทความนี้เหมาะกับคุณ จะแนะนำ common uses ของ Python สำหรับ data science ขั้นตอนที่คุณต้องใช้เพื่อเชี่ยวชาญภาษาโปรแกรมมิ่งนี้ และทรัพยากรที่คุณต้องการระหว่างการเดินทาง เริ่มกันเลย

Python คืออะไร?

Python เป็น general-purpose programming language เป็น interpreted, object-oriented และ dynamic หนึ่ง feature ที่ทำให้ดึงดูด developers สำหรับ rapid application development คือ high-level built-in data structure

เนื่องจากความหลากหลาย Python ใช้ได้กับทุกชนิดของ data, coding และแม้แต่ mathematical computations นี่ตรงข้ามกับ Java ที่ใช้เพียงแค่ web development ไวยากรณ์ของ Python เข้าใจง่ายและอ่านง่าย ซึ่งเป็นเหตุผลที่ data scientists ใหม่และ expert หาใช้ง่ายและเรียนรู้ง่าย

Python ใช้ทำอะไรใน Data Science?

Python ถูกใช้โดย data scientists สำหรับ data cleaning, manipulation, และ visualization และสร้าง statistical และ predictive models Built-in libraries ของมันทำให้ทำ statistical data analysis ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องเขียนโค้ด Libraries อย่าง Matplotlib, Pandas และ NumPy ทำให้ data cleaning, analysis และ visualization ง่ายและมีประสิทธิภาพขึ้น

หนึ่งใน major benefits ของการใช้ Python สำหรับ data science คือ open-source nature ทำให้เข้าถึงได้ฟรีสำหรับทุกคน Python นิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และได้รับการสนับสนุนจาก strong online community ของ developers และ data scientists

เรียน Python สำหรับ Data Science ใช้เวลานานแค่ไหน?

Beginner จะใช้เวลาเฉลี่ย 1 สัปดาห์ ถึง 3 เดือน เรียน basics ของ Python สำหรับ data science เนื่องจาก Python เป็น object-oriented programming language ที่ syntax เขียนเป็นภาษาอังกฤษ learning curve จึงสั้นกว่า ภาษาโปรแกรมมิ่งอื่นๆ

มี free online resources มากมายสำหรับคุณเรียน Python คุณยังสามารถสมัคร online coding bootcamps สำหรับ structured learning process ซึ่งใช้เวลาระหว่างไม่กี่สัปดาห์ถึงไม่กี่เดือน ขึ้นอยู่กับความต้องการและ availability ของคุณ

ทำไมควรเรียน Python สำหรับ Data Science?

หากคุณต้องการเป็น data scientist คุณอาจต้องการ smooth workflow และ collaborate กับ data scientists อื่นๆ ดังนั้น คุณต้องการภาษาโปรแกรมมิ่งที่เรียนรู้ง่ายพอ และ sophisticated พอ ที่จะจัดการ complex data analytics และสร้าง machine learning algorithms ได้ ด้านล่างคือเหตุผลที่คุณควรเรียน Python สำหรับ data science

81% ของผู้เข้าร่วมระบุว่ามีความมั่นใจมากขึ้นในโอกาสทางอาชีพด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วมบูตแคมป์ ติดต่อเพื่อหาบูตแคมป์ที่เหมาะกับคุณวันนี้

นักเรียนบูตแคมป์เฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่า 6 เดือนในการเปลี่ยนสายอาชีพ ตั้งแต่เริ่มเรียนจนหางานแรกได้

เรียนง่าย

Learning curve ของ Python ตื้น โดยส่วนใหญ่เพราะความเรียบง่าย มี data scientists ที่ขาด computer science background และไม่มี prior exposure กับ programming เพราะ Python syntax เข้าใจง่าย และเรียนรู้เร็ว จึงเป็นภาษาโปรแกรมมิングที่เลือกใช้โดย new data scientists ส่วนใหญ่ รวมถึงหลาย experienced ones

มี Free Online Resources ให้ใช้งาน

มี available resources ออนไลน์มากมายสำหรับคุณเรียน Python มี growing data science community ที่ให้ free online learning resources มี active forums หลายแห่ง ที่คุณได้คำตอบสำหรับคำถามทั้งหมด

ต้องการโดยนายจ้างหลายราย

Data science jobs ส่วนใหญ่ตอนนี้ list Python skills เป็น top requirement จริงๆ แล้ว Jeff Hale data science instructor ที่ General Assembly วิเคราะห์ most in-demand technical skills ที่ต้องการสำหรับ data science jobs ที่โพสต์บน top job posting sites ผลลัพธ์แสดงว่า 75% ของ data science jobs ต้องการ Python programming skills

ฉันจะเรียน Python สำหรับ Data Science ได้อย่างไร?

มีหลายวิธีที่คุณเริ่มเรียน Python สำหรับ data science ได้ ตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับคุณ จะขึ้นอยู่กับความต้องการและ availability ด้านล่างคือบางวิธีที่พบบ่อยที่สุด

Coding Bootcamps

Coding bootcamps เสนอ structured immersive programs ที่ใช้เวลาระหว่างไม่กี่สัปดาห์ถึงไม่กี่เดือน ใน bootcamp program คุณจะทำงาน practical projects มากมาย และได้ hands-on experience หลาย bootcamp providers แม้แต่อย่าง one-on-one coaching เพื่อพัฒนา programming skills ให้ทัน คอร์ส bootcamps สำหรับ data science นิยมมากสำหรับ data science job seekers

คอร์สออนไลน์

มี online platforms หลายแห่ง ที่คุณเรียน Python programming training courses ได้ พวกเขาจะแนะนำคุณ basics ของ Python รวมถึง advanced concepts และ practices อย่างไรก็ตาม ต่างจาก bootcamps ส่วนใหญ่คอร์สเหล่านี้ไม่มีโครงสร้าง และเป็น self-paced ดังนั้น คุณอาจไม่มี access ไปยัง instructors หรือ community of peers ที่สนับสนุนคุณ

หนังสือ

Python จัดอันดับสูงใน programming languages ยอดนิยม คุณสามารถหาหนังสือหลายเล่มเกี่ยวกับการเรียน Python ได้ทั้งร้านหนังสือดั้งเดิมและออนไลน์ ตัวเลือกนี้เหมาะสำหรับนักเรียนที่ชอบเรียนตามจังหวะตัวเอง และสบายใจจัดโครงสร้างการเรียนรู้ของตัวเอง

ไลบรารี Python สำหรับ Data Science อันดับต้นๆ

Python libraries เป็นชุดของ functions ที่กำจัดความจำเป็นต้องเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น ไม่ว่าคุณจะต้องการช่วยเหลือ data visualization, cleaning, manipulation หรือแม้แต่ building statistical models มี libraries ต่างๆ ที่พร้อมกับทรัพยากร ทำให้ทำหน้าที่เหล่านี้ได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ ด้านล่างคือ libraries ยอดนิยมที่ใช้ใน data science

• Pandas. ใช้สำหรับ data cleaning และ manipulation และ statistical analysis หนึ่งใน libraries ยอดนิยมใน Python ecosystem
• Matplotlib. data visualization library ใช้สร้าง charts และ graphs สามารถสร้าง scatterplots, box plots, bar charts และ line graphs
• NumPy. Numerical Python ใช้ทำงานบน dense data buffers ใช้สำหรับ scientific computations และ mathematical operations บน multidimensional arrays และ matrices
• Statsmodels. Python module นี้ provides classes และ functions สำหรับ estimation ของ statistical models ต่างๆ และ statistical tests เช่น logistic regression, linear regression, generalized linear models, times series และ data exploration
• Scipy. open-source library ใน Python ใช้ทั้ง scientific และ technical computing มี optimization modules, integration, linear algebra, signal และ image processing, interpolation และ special functions

มี Python libraries อื่นๆ อีกมาก ที่ใช้สำหรับ common data analytics tasks จริงๆ แล้วมีหลายพันตัว หลายตัวเป็น open-source

วิธีเรียน Python สำหรับ Data Science: คู่มือทีละขั้นตอน

Python ถูกใช้ retrieve, clean, visualize และ build models โดย data scientists ไม่ใช่สำหรับ developing applications ดังนั้น focus ของคุณควรเป็นวิธีใช้ libraries และ modules ที่เกี่ยวข้องกับ tasks ของคุณ ส่วนที่เหลือของบทความจะให้คู่มือทีละขั้นตอน วิธีเรียน Python สำหรับ data science

Step 1 – ติดตั้ง Python

ขั้นตอนแรกใน learning journey คือ ติดตั้ง Python software โดยตรงบนคอมพิวเตอร์ของคุณ นี่จะให้คุณเรียนรู้โดยการทำ และให้ environment สำหรับทดสอบทักษะใหม่ขณะที่คุณได้รับมัน เนื่องจาก Python เป็น open-source คุณสามารถไปที่ website ของพวกเขาโดยตรง และ download version ที่ถูกต้องสำหรับ operating system ของคุณ

Step 2 – กำหนดค่า Programming Environment

Programming environment รวม text editor และ Python runtime implementation โค้ดบรรทัดต่างๆ เขียนใน text editor ในขณะที่ runtime implementation 提供 code execution methods คุณสามารถใช้ notepad เป็น text editor หรือ integrated development environment (IDE) ที่ sophisticated มากกว่า พร้อม integrated test runner, syntax checker และ code highlighter

มี IDEs หลายตัวที่คุณติดตั้งได้ แต่ common ที่สุดคือ PyCharm PyCharm เป็น open-source และ free IDE เหมาะกับ operating systems หลักทั้งหมด

Step 3 – เรียนพื้นฐาน Python

ขั้นตอนต่อไป คือ คุ้นเคยกับ basic Python concepts และ commands คุณต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ basic functions และ data structures ต่างๆ เช่น tuples, sets, strings, lists และ dictionaries รวมถึง libraries ต่างๆ

Step 4 – เรียนใช้ Basic Libraries สำหรับ Data Manipulation

Pandas และ NumPy เป็น libraries ที่ใช้มากที่สุดสำหรับ exploratory data analysis จะดีกว่าที่จะเริ่มกับ NumPy เพราะ Pandas เป็น extension ของ NumPy Numpy อนุญาตให้คุณทำงานบน highly optimized multidimensional arrays ซึ่งเป็น basic data structures สำหรับ machine learning algorithms ส่วนใหญ่

ต่อไป เรียน Pandas นี่มีประโยชน์ เพราะ data scientists ส่วนใหญ่ใช้เวลามากทำ data munging หรือ data wrangling ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดใน data analysis

Step 5 – ไปสู่ Advanced Concepts

เมื่อคุณครอบคลุม basics และมี functioning Python environment แล้ว คุณสามารถไปสู่ advanced concepts ที่จะมีประโยชน์ใน journey ของคุณเป็น data science professional

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเรียนรู้ key concepts เช่น conditional statements, data visualization, statistical operations, machine learning และ working with databases ตรวจสอบให้แน่ใจว่า鞏固ความรู้ โดยทำ practical exercises และเรียน theory ด้วย เพราะจะให้ความมั่นใจ และช่วยสร้าง pieces ที่คุณเพิ่มใน portfolio ภายหลังได้

เริ่มเรียน Python สำหรับ Data Science วันนี้

Python เรียนง่าย และคุณเข้าใจ basics ได้ในไม่กี่ชั่วโมง เป็นภาษาเรียบง่ายและนิยม ดังนั้น มี online resources มากมายช่วยคุณเริ่มต้นได้เร็วในเวลาสั้น

จดไว้ว่า coding bootcamps เป็นวิธีที่ดีเรียน Python สำหรับ data science job position Bootcamp programs ให้คุณ in-demand skills รวมถึง supportive environment ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยคุณประสบความสำเร็จใน job market

Learn Python for Data Science FAQ

ดีที่จะมี deep understanding ของ built-in data types เช่น dictionaries, lists, sets และ tuples นอกจากนี้ เพื่อได้ dream job เป็น data analyst คุณควรมี programming experience กับ Pandas data frames และ NumPy arrays

แม้จะไม่ใช่ essential requirement เสมอไป แต่อาชีพ data science โดยทั่วไปต้องการ basic knowledge ของ Python อย่างน้อย การเรียน Python 肯定 ให้คุณข้อได้เปรียบเมื่อสมัคร data science jobs โดยเฉพาะใน subfields เช่น machine learning, unsupervised learning, neural networks และ deep learning

ขึ้นอยู่กับ chosen learning path อาจใช้เวลาระหว่างไม่กี่สัปดาห์ถึง 1 ปี สำหรับคุณเรียน fundamentals ของ Python Bootcamp เป็น great alternative ที่เก็บ essential Python skills ได้เร็วและมีประสิทธิภาพ Bootcamp curriculum based บน hands-on learning และ focus ช่วย student ได้ practical experience ที่ต้องการ join workforce

การมี Python skills สามารถให้คุณข้อได้เปรียบแน่นอน เมื่อสมัคร data science jobs Potential employers มักชอบ candidates ที่มี programming skills และ trend นี้น่าจะต่อเนื่องในอนาคต